Phân loại tế bào bạch cầu ác tính trên ảnh hiển vi
Tác giả: Lý Hồng Thiên Ân, Trần Dương Kha, Lê Minh Hưng, Trần Đình Toàn, Trần Văn LangTóm tắt:
Vấn đề bí mật dữ liệu cá nhân trong lĩnh vực y tế dẫn đến sự khan hiếm dữ liệu huấn luyện; sự tương đồng về mặt hình thái giữa tế bào ung thư với các tế bào bình thường; đồng thời với sự mất cân bằng dữ liệu giữa các lớp càng làm tăng thêm sự phức tạp của bài toán. Bài báo này đưa ra giải pháp thực nghiệm sử dụng các mô hình về mạng neuron tích chập (CNN) và các hàm mất mát (loss function) có sẵn sử dụng tập dữ liệu C-NMC2019 của cuộc thi ISBI2019. Tập dữ liệu này bao gồm ảnh các của tế bào ung thư và của tế bào khỏe mạnh. Nghiên cứu này đề xuất một hàm mất mát đặt tên là Focal Hinge Loss (FHL) được cải tiến từ hai hàm mất mát Focal Loss và Hinge Loss, từ đó kết hợp hai mô hình CNN là DenseNet201, EfficientNetB2 để giải quyết vấn đề đặt ra. Kết quả thử nghiệm nhận được rất hiệu quả với F1 Score là 91.94%; đồng thời được xếp top 5 trên bảng xếp hạng của cuộc thi ISBI2019.
- Thực trạng hoạt động quản lý chất lượng dịch vụ khám bệnh, chữa bệnh ở các bệnh viện đa khoa công lập hạng II tại thành phố Hà Nội năm 2024
- Đánh giá tác động của đột biển gen IDH1 và sự methyl hóa gen MGMT đến thời gian sống thêm toàn bộ trên bệnh nhân u nguyên bào thần kinh đệm
- Xác định đột biến gen EIF4G1 trên bệnh nhân Parkinson
- Tỷ lệ hiện mắc, các yếu tố nguy cơ và kết quả điều trị tổn thương thận cấp tại Khoa Hồi sức tích cực, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Vĩnh Phúc
- Chuyển đổi số, khả năng vượt các rào cản xuất khẩu và tác động đến kết quả xuất khẩu của doanh nghiệp